把「敏感字段识别」交给智能体，难点不在模型能力，而在流程是否说清楚：输入是什么（表结构与样例（脱敏）），按什么顺序处理，交付什么（敏感字段清单），哪些事不能做。Skill 就是把这些写下来的载体。

这篇是最短路径：不追求完美，只求在 10 分钟内让「敏感字段识别」第一次跑通。

准备（2 分钟）

  • 一份真实但已脱敏的表结构与样例（脱敏）
  • 一个支持技能或自定义指令的智能体工具（如 Claude Code、Cursor、GPTs、扣子等任一）
  • 一份你认可的敏感字段清单范例（可选，但很有帮助）

第 1 步：写最小指令（3 分钟）

任务：敏感字段识别
输入：表结构与样例（脱敏）
步骤：
1. 按字段名与类型初筛
2. 抽样判断
3. 分级标注
4. 建议脱敏方式
输出：敏感字段清单，末尾列出需人工确认的内容。
信息不足时先提问，不要编造。

第 2 步：放到工具里（2 分钟）

把上面的内容放进所用工具的规则或技能位置：Claude Code 放进 .claude/skills/pii-column-scan/SKILL.md（前面补上 name 与 description），Cursor 放进 .cursor/rules/，GPTs 放进 Instructions。具体位置见各平台版本的文章。

第 3 步：跑一次（2 分钟）

用一句自然语言发出请求，例如：

帮我做一下敏感字段识别，材料是附上的表结构与样例（脱敏）。

观察智能体是否按步骤执行，输出结构是否符合预期。

第 4 步：修一处（1 分钟）

找出输出中最不满意的一点，只改对应的那一句指令，再跑一次。不要一次改很多处，否则不知道是哪处起了作用。

跑通之后

  • 用测试用例覆盖边界情况
  • 用检查清单确认上线前事项
  • 属于中等风险：结果会影响业务判断，建议在输出前设置人工审核点

交付物结构示例

建议把敏感字段清单固定成下面的结构（示意），方便复核与归档：

## 结论
一句话说明最重要的发现或结果

## 主要内容
- 按字段名与类型初筛：……
- 抽样判断：……
- 分级标注：……
- 建议脱敏方式：……

## 依据
- 引用输入中的具体位置或数据

## 需人工确认
- ……（没有则写“无”）

结构固定之后，复核的人只要先看“结论”和“需人工确认”两部分，就能快速判断结果能否使用。

平台选择建议

同一个「敏感字段识别」技能可以落在不同平台上，选择时主要看你在哪里工作、要不要执行代码、要不要接外部系统：

  • 扣子（Coze）智能体与工作流：扣子（Coze）是字节跳动推出的智能体开发平台。详见扣子（Coze）智能体与工作流 版
  • AGENTS.md：AGENTS.md 是放在仓库根目录、写给编码智能体看的说明文件。详见AGENTS.md 版
  • MCP 服务：MCP（模型上下文协议）是一个开放协议。详见MCP 服务 版

这个技能需要运行本地脚本（解析文件、调用命令行工具等），要求运行环境允许执行代码，可据此排除不支持相应能力的平台。

智能体与人的分工

技能不是把工作全部交出去，而是把重复、机械的部分交给智能体，人把住判断和责任：

步骤智能体负责人负责
按字段名与类型初筛按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
抽样判断按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
分级标注按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
建议脱敏方式按指令完成并给出依据抽查关键处，确认无误
最终交付整理敏感字段清单决定是否采用、是否对外

属于中等风险：结果会影响业务判断，建议在输出前设置人工审核点。

延伸阅读

说明：文中的配置、代码与目录结构均为示意，用于说明思路；各平台的入口、字段名与能力会更新，落地前请以对应官方文档为准。示例中的数据与场景为虚构，不代表真实案例。